第七次作業

2022-04-27 23:52:32 字數 1691 閱讀 8150

numpy統計分布顯示

**：

from sklearn.datasets import


load_iris


import


matplotlib.pyplot as plt


import


numpy as np


iris_data =load_iris().data


iris_length = iris_data[:, 2]


#花瓣最大，平均，中值，均方差


print("


最大："


, np.max(iris_length))


print("


平均："


, np.mean(iris_length))


print("中值"


, np.median(iris_length))


print("


均方差:


", np.std(iris_length))


#用np.random.normal()產生乙個正態分佈的隨機數組，並顯示出來。


np.random.normal(1,3,100)


#np.random.randn()產生乙個正態分佈的隨機數組，並顯示出來。


np.random.randn(100)


#花瓣長度圖
# 正太分布圖

mu = np.mean(iris_length)

sigma = np.std(iris_length)

num = 150

normal_data = np.random.normal(mu,sigma,num)

count,bins,ignored = plt.hist(normal_data,30,normed=true,color="g")

plt.plot(bins,1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2)),linewidth=2,color="b")


plt.show()


plt.scatter(np.linspace(1,150,num=150),iris_length,"


r") #


散點圖plt.show()


plt.polt(np.linspace(1,150,num=150),iris_length,linewidth=2,color="


g") #


曲線圖plt.show()


截圖：

				
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